Keras的核心组件包括:
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模型(Model):用于构建神经网络模型的类,可以是序贯模型(Sequential)或者函数式模型(Functional)。
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层(Layers):神经网络模型的基本构建单元,可以是全连接层、卷积层、池化层等。
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损失函数(Loss functions):用于评估模型预测结果和真实标签之间的差异的函数,常见的损失函数包括均方误差、交叉熵等。
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优化器(Optimizers):用于更新神经网络参数以最小化损失函数的算法,常见的优化器包括随机梯度下降(SGD)、Adam等。
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评估指标(Metrics):用于评估模型性能的指标,如准确率、精确率、召回率等。
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数据集(Datasets):用于加载和处理训练数据和测试数据的类。
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回调函数(Callbacks):用于在训练过程中监控模型性能并进行相应的操作,如提前终止训练、保存模型等。
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预处理层(Preprocessing layers):用于对输入数据进行预处理的层,如标准化、归一化等。
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模型保存与加载(Model saving and loading):用于保存训练好的模型权重和结构,并在需要时加载模型。
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各种实用工具函数和类:如模型容器、序列化和反序列化工具、图像处理工具等。
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